Olá pessoal, sejam muito bem-vindos ao nosso curso de Edge Computing. Pessoal, vamos falar um pouquinho sobre as diferenças em termos de localização, processamento e armazenamento de Edge Computing e Cloud Computing. Vamos começar aqui pelas diferenças em termos de localização dessas duas tecnologias. Então vamos começar aqui um pouquinho com o Edge Computing. Edge Computing é um modelo descentralizado. Isso significa o que? Que você vai ter diversos dispositivos espalhados pelo mundo, por determinadas regiões. Então, os seus dispositivos, eles são replicados milhares de vezes em várias regiões. Você pode ter, por exemplo, mil dispositivos em São Paulo, mil dispositivos no Rio de Janeiro, mil dispositivos em Pernambuco, mil dispositivos no Ceará e assim por diante. Então, você descentraliza esses dispositivos por N lugares, por N locais físicos mesmo. Então, cada dispositivo vai estar em um local, cada dispositivo ali, ED, vai estar atendendo uma demanda. Porém, qual que é o problema disso? A gestão é um pouco mais complexa porque quando a gente fala de mil dispositivos imagina esses mil dispositivos espalhados aqui em são paulo é um exemplo caso eu precise fazer uma manutenção trocar aquele dispositivo preciso me deslocar até aquele dispositivo e aí vocês imaginam num pior cenário precisando me deslocar até aquele dispositivo. E aí vocês imaginam, num pior cenário, eu precisando me deslocar em 100 pontos diferentes para fazer alguma manutenção ou alguma substituição daquele dispositivo. Em Cloud Computing, nós temos também o conceito de ter data centers espalhados em outras regiões porém o volume dele é muito menor ele costuma ter uma uma presença em alguns alguns lugares exemplo américa do sul américa do norte europa ásia então eles acabam sendo mais centralizados, onde você tem vários dispositivos, vários servidores em um único local, em uma única região centralizada. Em contrapartida, isso simplifica muito a gestão. Por quê? caso eu precise fazer uma manutenção física de um dispositivo caso eu preciso retirar um dispositivo eles estão em um único local então aquele local ele é centralizado não preciso fazer grandes viagens ali para fazer alguma manutenção em um dispositivo ali falando de Cloud Computing. Quando também eu olho o Cloud Computing, Cloud Computing tem uma abstração nessa camada de localização, essa camada física. Então, normalmente, os seus providers que têm acesso a esses dispositivos. A gente acaba tendo somente acesso à plataforma e algo muito mais voltado a software. Então pessoal, agora vamos ter um formato aqui um pouquinho mais visual para vocês entenderem as diferenças de localização de Edge Computing e Cloud Computing. de localização de Edge Computing e Cloud Computing. Vamos começar aqui falando um pouquinho da questão de Edge Computing. Então, eu trouxe aqui um mapa da AWS, onde ele mostra todos os pontos de presença de Edge Computing da AWS no nosso mundo. Por que a AWS tem esses pontos de presença aqui? Então, a ideia da AWS é conseguir processar, entregar um conteúdo, entregar um processamento mais rápido para os seus usuários finais. Então, a AWS cria pontos estratégicos onde ela precisa processar mais rápido, onde ela precisa entregar um conteúdo mais rápido. E aí, nesse mapa aqui, vocês podem perceber que é bem espalhado a questão de Edge Computing da AWS. Então, ela está presente em todo o nosso globo aqui. Em alguns lugares, há mais pontos de presença, pois há mais necessidade de Edge Computing. Em alguns outros lugares, não há tanta essa demanda. Porém, se vocês olharem nesse mapa aqui, vocês podem perceber que está espalhado em todos os locais. Então, um exemplo aqui é o exemplo de Cache, onde quando você acessa um site como o site da Full Cycle, você recebe uma resposta muito mais rápida. Por quê? Porque isso está armazenado em uma região da AWS, uma região, uma ad location da AWS, onde já está pré-carregado o site, pré-carregado o seu conteúdo estático e ele envia para o seu usuário final uma resposta muito mais rápida, uma resposta com o mínimo de latência possível. Agora também vamos trazer um exemplo de um mapa da própria AWS para termos um comparativo, onde ela mostra os pontos de presença de Cloud Computing. Então, quando a gente olha para esse mapa aqui, esse mapa mostra os pontos de presença de Cloud Computing. Basicamente, a AWS considera como um ponto de presença de Cloud Computing, normalmente quando eles têm pelo menos três data centers. Há algumas exceções, porém, normalmente eles usam esse termo de ter três data centers para considerar como um data center, uma região ali de Cloud Computing. um data center, uma região ali de cloud computing. Mas, algo importante a destacar é que a AWS tem vários pontos, vários data centers espalhados também no mundo aqui. Então, vocês podem perceber que algumas regiões têm mais data centers, outras menos. Então, conforme a necessidade e conforme a demanda de clientes, a AWS constrói um data center novo. Porém, a complexidade de se construir um data center novo é grande, pois a gente está falando aqui de uma replicação em três data centers, então são três data centers que são similares ou quase iguais, em pontos diferentes ali de cada região. E aí, a AWS mostra um pouquinho nesse mapa algumas outras regiões estratégicas que eles vêm construindo novos data centers. Então, agora pessoal, vamos fazer aqui um comparativo e colocar os dois mapas aqui pra gente comparar um pouquinho entre edge compute cloud compute no termo de localização então pessoal quando vocês olham os dois mapas, eles são muito diferentes. Então, quando a gente olha aqui para o mapa de Edge Computing, vocês podem perceber que há muitos dispositivos espalhados de Edge Computing no nosso mundo. Aqui nesse mapa, aqui também, devem existir muito mais. Eles devem abstrair aqui muito a questão dos pontos de presença. Então, provavelmente, cada bolinha ali deve existir centenas de dispositivos, milhares de dispositivos para Edge Computing. Então, vocês podem perceber que a AWS coloca vários dispositivos estrategicamente para melhorar a questão de performance de cache de processamento armazenamento tá quando a gente olha no quesito de cloud computer a gente percebe uma centralização em algumas regiões porém aqui a gente tá falando de data centers com milhares de servidores, com poder de processamento muito além das nossas Edge Computers. Então, a gente percebe que quando a gente fala de Edge Computers, a gente pensa em muitos devices, muitos dispositivos. Quando a gente olha para Cloud Computers, a gente também pensa em muitos dispositivos. para cloud computing, a gente também pensa em muitos dispositivos. É de computing, você vai ter uma descentralização, então esses dispositivos vão estar espalhados em vários lugares. Cloud computing, a gente vai pensar em uma centralização, vai estar em um único lugar, um lugar mais controlado, mais centralizado. Então, aqui, basicamente, é para vocês ficarem em mente as diferenças em termos de localização das duas tecnologias. Agora vamos explorar um pouquinho das diferenças em termos de processamento e armazenamento de Edge Computing e Cloud Computing. de Edge Computing e Cloud Computing. Vamos começar aqui falando sobre processamento. Então, em Edge Computing, quando a gente pensa em processamento, a gente sempre fala do processamento próximo do seu usuário, próximo de onde está sendo gerado aqueles dados. Então, quando a gente pensa em Edge Computing, a gente sempre pensa em proximidade. Então quanto mais próximo do seu usuário, melhor é a utilização de Edge Computing. E quando a gente fala dessa proximidade de processamento, a gente já pensa preciso diminuir latência. Então há casos que são muito fortes a questão de latência. Então, exemplo, processamento bancário. A gente precisa pensar em latências baixas. Tem SLAs que devem ser obrigados a se atender. Então, a latência no quesito de processamento em Edge Compute é muito baixa. Outro ponto muito importante, redução de banda. Então, logo, se eu não preciso mandar esses dados para algum lugar longo, para outros servidores centralizados, para data centers, logo eu tenho uma redução de banda. Eu não preciso contratar serviços de banda larga muito grandes. Eu tenho uma eficiência na questão da banda. Então, não fico trafegando dados grandes grandes volumes de dados eu processo localmente porém a gente também percebe que é de cumprir e tem uma capacidade limitada significa o que eu não posso ter servidores ou dispositivos ads com capacidades gigantes. Eu não consigo gerenciar isso por questões de custo. Imagina você ter um servidor enorme ali para atender uma demanda simples de cash ou por uma demanda simples de processamento. Então, você tem que pensar muito bem na questão do seu dispositivo. Como que ele vai ser? Qual a capacidade que ele precisa ter ali para que você tenha um pouco dessa limitação resolvida? demanda começar a aumentar você vai precisar talvez substituir esses dispositivos para ter um processamento mais rápido ou um armazenamento melhor em cloud computing a gente fala de alta capacidade computacional significa o que você consegue processar muitos dados um volume, dados muito pesados, com grandes volumes, na cloud. A cloud é feita para isso, ela escala muito bem, então ela tem uma escalabilidade. Então, quando você precisa processar poucos dados, a cloud consegue processar esses poucos dados. Quando você precisa processar milhares de dados, a cloud consegue aumentar esse poder de processamento e te entregar um pouco mais rápido essa análise desses dados ou uma resposta. Porém, tem um problema, que é, há uma latência envolvida nisso. Então, quando você precisa mandar milhões de dados para a cloud, você tem uma latência maior, significa que o de resposta acaba sendo degradado conforme a quantidade de dados, conforme sua capacidade computacional também. Então, tem uma série de coisas aqui que podem influenciar a questão da latência. E um outro ponto também de Cloud Computing que vale comentar é sua dependência com a internet. cloud computer que vale comentar é só dependência com a internet então cloud computer depende da internet pois ela precisa ir para internet para fazer alguma coisa então só largura de banda ela ela precisa ser pensada ela precisa ser é dimensionada porque você precisa para o seu acesso na internet para o seu acesso à cloud, para você ter um processamento com uma grande capacidade, mas também com uma resposta aceitável para o seu negócio. Então agora vamos falar sobre um pouquinho da parte de armazenamento. Em Edge Computing, o seu armazenamento é local. Então significa o quê? Que se um dispositivo gera algum dado e você tem um dispositivo Edge Computing ali intermediando essas requisições, você pode armazenar esses dados localmente. Isso ajuda muito na questão de você, caso você precise de algum dado, você consegue pegar esse dado muito mais rápido você não precisa de grandes tráfegos ali para acessar aqueles dados tá com isso também ele vai te trazer uma redução de custos né em banda o porquê você não precisa ficar indo até, por exemplo, um data center centralizado para pegar aqueles seus dados. Por exemplo, você não precisa ir na internet e fazer o download de 1GB de um vídeo que você quer assistir, de alguma aula que você quer ver. Então, se você tem um dispositivo Edge, ele está na sua rede local. Então, você não vai ter esse custo da banda. Então, você não vai precisar de uma banda de internet, de rede, para você trazer esse vídeo aqui para o seu usuário final. Um ponto importante é colocar. Sua capacidade é limitada. Então, o que eu quero dizer com capacidade limitada? É que cada dispositivo Edge tem uma limitação. Pode ser teras, pode ser peta, mas eles têm uma limitação. Então, a capacidade de armazenamento depende muito do seu Edge Computing. Então, também aqui, quando a gente fala de capacidade, a gente tem que pensar em modelos que a gente possa sobrescrever, por exemplo, os dados ali. Então, os dados que são mais antigos, talvez eu possa jogá-los, desprezá-los. Então, por isso é a capacidade limitada. Outro ponto importante, a questão de backups e recuperação. Como a gente está falando de algo, um dispositivo centralizado, também é algo um pouco complexo, porque você tem que pensar como que eu vou armazenar esses dados, como que eu faço um backup em Edge Computing. Então, se eu pensar somente em Edge Computing, qual que é o meu outro dispositivo, o Edge, que vai me ajudar, me auxiliar na questão de backups e recuperação? Lembrando que a gente tem aqui esses pontos. Então, também a gente tem uma limitação de capacidade desse outro servidor Red que a gente possa pensar aqui em questão de backup e recuperação. Então, é um ponto importante a gente pensar sempre nesses dois pilares aqui. Um ponto que a gente pode colocar aqui é uma privacidade melhorada. Significa o quê? Como os seus dispositivos LED não estão acessando a internet, eles não estão expondo esses dados na internet, sua privacidade é local. Então, você precisa pensar muito mais como você protege esses dados aqui na sua rede local e não como você vai ficar trafegando em redes públicas esses dados. Então, você tem uma melhor privacidade desses dados aqui. Agora, vamos falar um pouquinho de Cloud Computing. Cloud Comput cloud computer você tem uma grande capacidade de armazenamento que quer dizer isso é como você tem servidores centralizados e em uma grande quantidade de servidores centralizados né você consegue armazenar milhões bil, centenas e trilhões de dados ali para atender alguma necessidade. Um ponto importante de Cloud Computing, normalmente todas as estratégias de Cloud Computing têm redundância e backup de dados. Isso significa o quê? Que você tem todos esses dados replicados em outros data centers então isso traz até um maior conforto para você, você não tem que ficar pensando muito em questão, ah eu preciso fazer um backup, ah será que se eu perder um data center da cloud eu vou perder esses dados? Não, a cloud garante isso para você um outro ponto importante que a gente precisa mencionar aqui é que o acesso universal. Significa o quê? Em qualquer lugar que você estiver, desde que você, claro, tenha acesso à internet, você poderá acessar esses dados, né? Então, você poderá ver esses dados, onde ele está, o conteúdo, enfim. Então, você tem um pouco mais de flexibilidade de acesso a esses dados. Só que, em contrapartida, a questão de privacidade é um pouquinho diferente. Por quê? Porque esses dados, eles precisam, até chegar na cloud, eles precisam ter uma privacidade. Então, você está passando pela internet pública ali, até chegar na sua cloud, e você precisa também pensar nos mecanismos ali, como que você, quem pode acessar, como que pode ser acessado esses dados, então tem que pensar um pouquinho a mais em segurança, quando a gente fala de dados em cloud. Então pessoal, agora eu vou mostrar um pouquinho aqui, num formato um pouquinho mais lúdico, num gráfico aqui, para vocês entenderem a questão de processamento e armazenamento, para vocês entenderem um pouquinho aqui de uma pirâmide, de onde está sendo processado. E aí vocês conseguem até perceber a questão que a gente frisa bastante aqui, que é a questão da proximidade desse processamento. Onde que eles estão sendo processados e armazenados? Então, vamos lá. Primeiramente, aqui na nossa base da nossa pirâmide, nós temos aqui os nossos sensores atuadores. Basicamente, são as fontes geradoras de dados tá então a gente tem aqui dispositivos inteligentes carros autônomos sensores no no segmento de indústria de smarts e health tá então basicamente é a camada aqui que produz os dados para a gente poder processá-los, armazená-los, tomar uma decisão. E aí, mais acima desses sensores, nós temos os EDs. Então, basicamente, é a nossa computação de borda. Então, ela meio que faz uma interface antes de chegar para a nossa internet, né? Então, ela fica entre as nossas fontes de dados e a nossa nuvem, né? As nossas nuvens ali, tá? Então, basicamente, é onde a gente processa, armazena, onde a gente tem nossos dispositivos, Edge Computers. Um ponto é que sensores atuadores também podem ter o conceito de Edge Computer. Aqui a gente está só colocando o conceitual, e pode ser que algum sensor não consiga ter esse processamento e necessite dessa layer de Edge Compute, como pode ser que tenha algum sensor ou autuador que tenha essa habilidade de Edge Compute. E aí a gente fala agora um pouquinho da nossa Fog Compute. Basicamente ela já está um pouco mais próxima da internet, então ela está na internet também, porém os nossos provedores deém ela os nossos provedores de cloud né os nossos provedores de serviço eles acabam cuidando dessa Ford Compute que é tentar aproximar também os nossos atuadores os nossos sensores ali para ter um processamento, armazenamento dessas informações. E lá no topo da pirâmide, a gente tem a Cloud Computing. Basicamente, o nosso grande poder computacional está ali, onde a gente consegue processar grande volume de dados, armazenar muitos dados. Então, vocês conseguem perceber aqui o quanto as tecnologias estão distantes dos nossos fontes de dados. Lembrando, quanto mais abaixo, você tem mais vantagens, uma resposta mais rápida, tá? Porém, quanto mais alto, a gente tem um poder maior de processamento, né? Então, a gama computacional, o poder computacional é muito grande. Tá bom? Então agora nós vamos colocar aqui um case para vocês entenderem um pouquinho mais sobre os termos de processamento e armazenamento e as diferenças entre as duas tecnologias. Vamos começar aqui com a de Compute. Então é o seguinte, no nosso case aqui, imaginem o seguinte, temos aqui um sensor de temperatura e umidade, onde esse dispositivo não tem a capacidade de processar os eventos que chegam às suas coletas de temperatura e umidade. Esse dispositivo está utilizando um protocolo de radiofrequência de pouco alcance, então significa que eu não consigo mandar para uma cloud, não consigo enviar esses dados para um lugar que possa processar, então significa o que? Ele tem uma simples responsabilidade de pegar esses dados de temperatura e umidade e enviá-los para um local ED para que ele tenha o seu processamento e a sua tomada de decisão. Então, o que faz esse dispositivo? Ele capturou a sua temperatura e umidade, ele envia esses dados via radiofrequência para um dispositivo EDD Raspberry faz o seguinte, ele processa as informações desses dispositivos, entende se a temperatura talvez passou de um threshold, ou se a temperatura abaixou referente a um threshold ali, e ele fica monitorando se está tudo ok. E ele tem a capacidade de enviar, acionar um outro dispositivo que ele vai gerar um alerta, porque a temperatura está muito alta ou muito baixa ali do que foi definida. Então, esse é o nosso cenário aqui de Edge Computing. Então, agora nós vamos falar de cloud computing a gente vai colocar aqui um case para vocês entender um pouquinho mais de cloud computing então vamos lá então imagina o seguinte que nós temos aqui um dispositivo que ele consegue capturar temperatura e umidade esse dispositivo ele fica coletando a cada segundo essas informações, ele não tem a responsabilidade de processar essas informações, porém, um ponto super importante, ele tem a capachando, coletando muitos dados aqui de temperatura e umidade e aí ele faz o envio para a Cloud Computing. Chegando aqui na Cloud Computing, a Cloud tem diversos serviços, diversas plataformas aqui, onde ele pode processar aqueles dados e armazenar esses dados também para uma eventual análise, para uma eventual auditoria desses dados, tudo dentro da cloud. E a cloud começa com o processamento, ela entende que, por exemplo, a temperatura e a umidade, elas estão fora de onde foi definido o mínimo e máximo, e ela pode também devolver para um outro dispositivo, falando um alarme, falando que essa temperatura e umidade estão fora dos padrões aceitáveis. Então, agora, pessoal, nós vamos unir as duas tecnologias, Cloud Computing e Edge Computing, e aqui a gente vai conseguir entender um pouquinho mais das suas diferenças e também a gente vai conseguir uni-las para resolver cada uma o seu problema, cada uma, extrair os benefícios de cada uma, de cada tecnologia. problema, cada uma extraiu os benefícios de cada uma, de cada tecnologia. Então, vamos mostrar aqui um case para a gente analisar. Então, vamos lá. Então, aqui nós temos um dispositivo que captura temperatura e umidade. e umidade. Este dispositivo, ele roda a cada segundo, capturando sua temperatura e umidade. Este dispositivo não tem a capacidade de enviar seus dados para a cloud diretamente. E nós necessitamos de uma resposta rápida para atuar quando a temperatura atingir o máximo ou mínimo ali. Então, a gente precisa atuar muito rápido com isso. Ele utiliza uma tecnologia aqui de radiofrequência, onde ele envia esses dados para o nosso Raspberry, aqui para o nosso Edge Computing. Então, ele está fazendo o papel aqui de Edge Computing. O Raspberry, ele processa esses dados, ele armazena esses dados e ele fica entendendo se esses dados estão bons ou ruins. E caso esses dados estejam ruins, num threshold não aceitável, o que ele faz? Ele envia um alerta para um dispositivo que também está local, alertando que aquela sala está com problema de temperatura, precisa alguém atuar, precisa alguém ver o que está acontecendo. Porém, também o servidor Edge, esse Raspberry, ele precisa enviar todos esses dados para que a gente tenha modelos preditivos e modelos eficientes neste monitoramento, onde eu consigo entender quais são os dispositivos que estão dando mais problema, quais são as salas que têm mais problemas de temperatura e umidade. Então, o Raspberry, o nosso Edge Compute aqui, ele envia esses dados para a cloud, onde a cloud vai processá-los em grandes volumes, entender como é o comportamento desses dados em um longo período. armazena muitos dados né então dados de exemplo de cinco anos podem estar na cloud e a gente pode estar armazenando e processando esses dados e tirando outros insights que a gente não consegue é com o é de compil e às vezes a gente não consegue processar dados muito muito antigos porque porque você requer processamento armazenamento e na cloud você tem um poder computacional enorme, você não precisa responder em tempo real, porém aqui gente pode melhorar, o que a gente conseguiu ganhar de benefícios no decorrer desse tempo aqui com essa tecnologia. Então, aqui, basicamente, a gente mostra um cenário misto, onde a gente consegue extrair benefícios de Edge Computing e benefícios de Cloud Computing.